基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

一类不确定大系统的分散变结构模型跟随控制

针对一类具有不确定参数和外界扰动的非线性大系统 ,在子系统互连项上界具有多项式形式的条件下 ,提出了一种分散变结构模型跟随控制器设计方案。该控制器不需要未知参数变化、外界扰动以及子系统互连上界的先验信息 ,能够通过自适应率对上述信息进行在线估计。在保证闭环大系统渐近稳定的条件下 ,同时实现了各个子系统滑动模态的存在性和可达性。理论分析和仿真结果验证了本文所提方案的有效性     

UWB-SAR建模及波数域成像方法研究

本文首先简单地总结了UWB—SAR成像处理中的困难;然后根据其工作原理建立了适合于计算机仿真的回波信号模型;接着在介绍了波数域成像算法(ω—k算法)的原理之后,对其中存在的Stolt插值等问题进行了详细分析和深入探讨。在此基础上将该算法引用到UWB—SAR成像处理中,从理论上扼要地分析了其有效性;最后结合所建立的回波模型对ω—k算法进行了仿真,结果表明这种成像方法具有较好的聚焦效果。     

一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法

地面干涉相位估计偏差和植被散射模型偏差都将引起三阶段植被高度反演偏差,针对该问题,提出了基于BP神经网络的植被高度反演方法,该方法直接利用BP神经网络模拟极化复相关系数与植被高度之间的非线性映射关系,不仅可以避免地面干涉相位估计偏差导致的植被高度反演偏差,还能降低三阶段植被高度反演方法面临的散射模型偏差导致的植被高度反演偏差,具有比三阶段植被高度反演方法更高的反演精度。实验结果验证了新方法的优越性。     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。     

反恐利器——间接瞄准射击武器的发展

美国"9·11"事件后,反恐成为各国越来越重视的一个课题.现代反恐作战多为小规模、近距离、特殊环境下的点对点作战.在战斗中尤其是在射击死角众多的城市战斗中,遭到隐蔽在死角中敌人的火力杀伤是最可怕的悲剧.为了消除这些射击死角,反恐利器--间接瞄准射击武器应运而生.本文概要介绍间接瞄准射击武器(或系统)在部分国家的研发情况.     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

接触力控制的单腿机器人姿态控制

为了使Acrobot(Acrobat类型的单腿机器人)在运动过程中相对地面没有滑动,设计了基于接触力控制的姿态控制系统,将水平方向接触力作为内环的控制对象并限制其大小,使其总能满足摩擦锥的约束,从而保证在小腿姿态角的跟踪过程中足与地面间不会产生滑动。在Acrobot的直立姿态处,对其动力学方程进行线性化,并得到驱动力矩—水平接触力—质心水平位置—小腿姿态角的传递函数链,进而设计小腿姿态角的多环控制系统。在MATLAB中用"Sim Mechanics"工具箱搭建了Acrobot的虚拟模型,仿真结果表明,所设计的多环控制系统在实现小腿姿态角跟踪控制的同时还能保证足与地面间不产生滑动。